面向B2C电商平台的供应链渠道结构选择和促销策略研究
这是一篇关于B2C平台,促销策略,多渠道供应链,渠道竞争,博弈论的论文, 主要内容为随着电子商务以及平台经济的快速发展,各大电商平台的代理销售模式以及经销销售模式逐渐兴起。随着电商平台向混合型趋势发展,平台与供应商之间的关系也越来越复杂,既存在经销渠道和代理渠道的横向竞争关系,也存在平台供应链这一新型供应链组织的纵向合作关系,这种角色和关系的多元化增加了平台和企业商业运营的难度。一方面,为了缓解多渠道竞争带来的损失,电商平台开始通过各种网络促销活动,吸引消费者以扩大市场份额。在刚刚过去的2021年“双11”活动中,天猫和京东的成交额分别达到了5403亿元和3491亿元。然而在促销活动一片繁荣的数据背后,市场却变得冷静而克制。2021年阿里、京东商品交易额增速均较去年有所下滑。更有电商平台网易严选宣布退出“双十一”。因此,面对越来越多的消费渠道和越来越冷静的消费市场,如何合理的制定促销策略,在存量空间找到新的增量机会成为电商平台亟待解决的现实问题。本文在研究多渠道供应链结构时,将博弈理论和优化理论贯穿始末,分析渠道竞争水平和平台费率对制造商和平台决策的影响。首先建立了平台作为决策领导者的Stackelberg博弈定价模型,根据渠道结构和促销策略的差异,划分了单一渠道结构下平台不促销模式(NR模式)、单一渠道结构下平台促销模式(RR模式)、双渠道结构下平台不促销模式(NN模式)、双渠道结构下平台自营渠道促销模式(TN模式)、双渠道结构下两条渠道促销模式(MR模式)五种情况。运用博弈理论进行优化分析,分别得到了五种模式下的最优定价和促销水平。在此基础上,分析了电商平台最优的渠道结构策略的同时探讨了电商平台的渠道选择对制造商和供应链的影响。研究结果表明:当平台采取促销策略时,制造商和平台自身的效益会明显增高;当平台费率和渠道竞争处于较低的水平时,平台倾向于仅在平台自营模式进行促销;当平台费率和渠道竞争升高时,平台倾向于采取双促销模式,能有效地提高整个供应链的绩效;而无论平台费率高低,平台双渠道促销策略对制造商更有利。平台最优的双渠道供应链结构同样带来了制造商和整个供应链系统利润的优化,相比单一渠道结构来说,实现了帕累托改进。一些企业对是否通过平台的多重销售模式来分销产品表现出不同的态度,在电子商务快速发展、消费者网络购物更加便捷的情境下,面对多渠道的线上销售模式,企业应当如何确定最优的渠道结构,既能扩大市场份额,又能缓解渠道增加带来的潜在冲突,成为制造商需要解决的核心问题。并且在多渠道竞争的影响下,供应链成员的定价策略也变得更加复杂。制造商能否通过合理的定价策略协调自身线上线下渠道的冲突,以及渠道结构和平台的促销策略如何影响制造商定价策略的选择,也是多渠道竞争背景下需要关注的问题之一。因此本文考虑了平台促销模式对制造商线上线下渠道定价策略(一致化定价or差异化定价)的影响,研究了制造商在多渠道供应链结构中的最优的渠道策略以及最优定价策略制定,进一步构建了制造商主导下的两种供应链结构,包括制造商是否开设第三方店铺,划分为双渠道不促销模式(NP模式)、双渠道仅自营渠道促销模式(NR模式)、多渠道不促销模式(NN模式)、多渠道下仅自营渠道促销(TN模式)、多渠道下自营渠道和第三方渠道均促销(MR模式),因此构成了五种不同的供应链促销模型。通过优化理论仿真对比分析得出了结论:当平台选择不促销模式以及双渠道促销模式时,制造商倾向于选择差异化定价策略;在平台选择单渠道促销模式下,制造商倾向于选择一致化定价策略。在制造商渠道竞争较低的时候,多渠道供应链结构可以有效地提高制造商的利润,当渠道竞争较为激烈时,则不考虑引入第三方线上渠道。而且对比双渠道供应链结构发现多渠道供应链结构可以有效地缓解促销带来的渠道冲突。本文分析了在制造商和平台不同的定价策略和促销策略下,发现了当供应链中渠道竞争较弱的时候,平台和制造商更愿意在高费率时对自营渠道和第三方渠道进行促销服务。
面向B2C电商平台的供应链渠道结构选择和促销策略研究
这是一篇关于B2C平台,促销策略,多渠道供应链,渠道竞争,博弈论的论文, 主要内容为随着电子商务以及平台经济的快速发展,各大电商平台的代理销售模式以及经销销售模式逐渐兴起。随着电商平台向混合型趋势发展,平台与供应商之间的关系也越来越复杂,既存在经销渠道和代理渠道的横向竞争关系,也存在平台供应链这一新型供应链组织的纵向合作关系,这种角色和关系的多元化增加了平台和企业商业运营的难度。一方面,为了缓解多渠道竞争带来的损失,电商平台开始通过各种网络促销活动,吸引消费者以扩大市场份额。在刚刚过去的2021年“双11”活动中,天猫和京东的成交额分别达到了5403亿元和3491亿元。然而在促销活动一片繁荣的数据背后,市场却变得冷静而克制。2021年阿里、京东商品交易额增速均较去年有所下滑。更有电商平台网易严选宣布退出“双十一”。因此,面对越来越多的消费渠道和越来越冷静的消费市场,如何合理的制定促销策略,在存量空间找到新的增量机会成为电商平台亟待解决的现实问题。本文在研究多渠道供应链结构时,将博弈理论和优化理论贯穿始末,分析渠道竞争水平和平台费率对制造商和平台决策的影响。首先建立了平台作为决策领导者的Stackelberg博弈定价模型,根据渠道结构和促销策略的差异,划分了单一渠道结构下平台不促销模式(NR模式)、单一渠道结构下平台促销模式(RR模式)、双渠道结构下平台不促销模式(NN模式)、双渠道结构下平台自营渠道促销模式(TN模式)、双渠道结构下两条渠道促销模式(MR模式)五种情况。运用博弈理论进行优化分析,分别得到了五种模式下的最优定价和促销水平。在此基础上,分析了电商平台最优的渠道结构策略的同时探讨了电商平台的渠道选择对制造商和供应链的影响。研究结果表明:当平台采取促销策略时,制造商和平台自身的效益会明显增高;当平台费率和渠道竞争处于较低的水平时,平台倾向于仅在平台自营模式进行促销;当平台费率和渠道竞争升高时,平台倾向于采取双促销模式,能有效地提高整个供应链的绩效;而无论平台费率高低,平台双渠道促销策略对制造商更有利。平台最优的双渠道供应链结构同样带来了制造商和整个供应链系统利润的优化,相比单一渠道结构来说,实现了帕累托改进。一些企业对是否通过平台的多重销售模式来分销产品表现出不同的态度,在电子商务快速发展、消费者网络购物更加便捷的情境下,面对多渠道的线上销售模式,企业应当如何确定最优的渠道结构,既能扩大市场份额,又能缓解渠道增加带来的潜在冲突,成为制造商需要解决的核心问题。并且在多渠道竞争的影响下,供应链成员的定价策略也变得更加复杂。制造商能否通过合理的定价策略协调自身线上线下渠道的冲突,以及渠道结构和平台的促销策略如何影响制造商定价策略的选择,也是多渠道竞争背景下需要关注的问题之一。因此本文考虑了平台促销模式对制造商线上线下渠道定价策略(一致化定价or差异化定价)的影响,研究了制造商在多渠道供应链结构中的最优的渠道策略以及最优定价策略制定,进一步构建了制造商主导下的两种供应链结构,包括制造商是否开设第三方店铺,划分为双渠道不促销模式(NP模式)、双渠道仅自营渠道促销模式(NR模式)、多渠道不促销模式(NN模式)、多渠道下仅自营渠道促销(TN模式)、多渠道下自营渠道和第三方渠道均促销(MR模式),因此构成了五种不同的供应链促销模型。通过优化理论仿真对比分析得出了结论:当平台选择不促销模式以及双渠道促销模式时,制造商倾向于选择差异化定价策略;在平台选择单渠道促销模式下,制造商倾向于选择一致化定价策略。在制造商渠道竞争较低的时候,多渠道供应链结构可以有效地提高制造商的利润,当渠道竞争较为激烈时,则不考虑引入第三方线上渠道。而且对比双渠道供应链结构发现多渠道供应链结构可以有效地缓解促销带来的渠道冲突。本文分析了在制造商和平台不同的定价策略和促销策略下,发现了当供应链中渠道竞争较弱的时候,平台和制造商更愿意在高费率时对自营渠道和第三方渠道进行促销服务。
基于机器学习的促销方式分类研究
这是一篇关于促销策略,特征选择,聚类分析,支持向量机,Stacking算法的论文, 主要内容为近十年以来,随着我国移动网络基础设施的推进,中国网民的入网率在逐年的提高且入网的消费者也越来越多样化。面对个性化消费者,网络商家该如何制定促销策略来吸引消费者,从而稳固自己的市场份额;促销策略的实施和消费者自身的属性有哪些关系;面对不同的消费群体,我们该依据哪些属性对消费者进行划分进行精准营销;这些问题都是商家必须要回答的,同时也是本文要研究的主要内容。我们知道,惟有满足消费者需求,才有竞争的优势。以往的研究者大多都是探究单个促销策略或者利用实证研究探究多个促销组合,鲜有利用机器学习对多个促销组合进行探究。因此,本文的意义就是利用机器学习的方法,探究不同的消费群体该给与那种促销组合,为商家制定促销策略提供参考依据,同时也对以往实证研究结论进行验证分析。要探究以上问题,首先我们要拥有很多的消费者基本信息和其对应的促销组合。京东作为国内最大的电商平台之一,为我们提供了更为全面的消费购物信息。其中包括消费者的性别、购买力水平、年龄、是否会员、教育水平、城市水平、婚姻状态等基本属性信息,同时还提供了在消费过程中对应的促销组合信息。本文选取了京东2018年3月的销售数据进行分析研究。选择京东是因为其客户范围广,数据量大,得出的结论更具有代表性。本文使用python软件对消费者属性数据进行了分析,得出了不同消费者的占比,偏度以及峰度值,使读者对数据分布有一个充分的了解。同时,利用特征选择、PCA等方法得出了不同的消费者属性对促销策略的重要程度占比图。通过研究发现,年龄对促销策略的重要程度最大,其余为城市水平、教育水平、用户水平等。然后,利用K-means等方法确定了将消费者划分为5类,分别记为优质消费者、一般消费者、理性消费者、高需求消费者、潜在消费者。最后,基于五类消费者人群,利用支持向量机、随机森林、stacking算法对其进行构建分类模型,最终得到了五类人群对应的促销策略。通过模型结果和以往文献结论进行分析,对以上五种人群,我们分别给商家提供以下促销策略建议:对于优质消费者和理性消费者,我们给予的促销策略为直减;对于一般消费者,我们给予的促销策略为直减+优惠券;对于高需求消费者,我们给予的促销策略为直减+团购;对于潜在消费者,我们给予的促销策略为直减+优惠。在对比结论时我们发现,大部分的结论和以往的文献结论是相同的,但也发现了不同的结论。即在利益的视角下,消费者的学历水平对不同的消费人群有着明显的差别,并且教育水平属性的重要性仅次于年龄属性和城市类别属性。
基于机器学习的促销方式分类研究
这是一篇关于促销策略,特征选择,聚类分析,支持向量机,Stacking算法的论文, 主要内容为近十年以来,随着我国移动网络基础设施的推进,中国网民的入网率在逐年的提高且入网的消费者也越来越多样化。面对个性化消费者,网络商家该如何制定促销策略来吸引消费者,从而稳固自己的市场份额;促销策略的实施和消费者自身的属性有哪些关系;面对不同的消费群体,我们该依据哪些属性对消费者进行划分进行精准营销;这些问题都是商家必须要回答的,同时也是本文要研究的主要内容。我们知道,惟有满足消费者需求,才有竞争的优势。以往的研究者大多都是探究单个促销策略或者利用实证研究探究多个促销组合,鲜有利用机器学习对多个促销组合进行探究。因此,本文的意义就是利用机器学习的方法,探究不同的消费群体该给与那种促销组合,为商家制定促销策略提供参考依据,同时也对以往实证研究结论进行验证分析。要探究以上问题,首先我们要拥有很多的消费者基本信息和其对应的促销组合。京东作为国内最大的电商平台之一,为我们提供了更为全面的消费购物信息。其中包括消费者的性别、购买力水平、年龄、是否会员、教育水平、城市水平、婚姻状态等基本属性信息,同时还提供了在消费过程中对应的促销组合信息。本文选取了京东2018年3月的销售数据进行分析研究。选择京东是因为其客户范围广,数据量大,得出的结论更具有代表性。本文使用python软件对消费者属性数据进行了分析,得出了不同消费者的占比,偏度以及峰度值,使读者对数据分布有一个充分的了解。同时,利用特征选择、PCA等方法得出了不同的消费者属性对促销策略的重要程度占比图。通过研究发现,年龄对促销策略的重要程度最大,其余为城市水平、教育水平、用户水平等。然后,利用K-means等方法确定了将消费者划分为5类,分别记为优质消费者、一般消费者、理性消费者、高需求消费者、潜在消费者。最后,基于五类消费者人群,利用支持向量机、随机森林、stacking算法对其进行构建分类模型,最终得到了五类人群对应的促销策略。通过模型结果和以往文献结论进行分析,对以上五种人群,我们分别给商家提供以下促销策略建议:对于优质消费者和理性消费者,我们给予的促销策略为直减;对于一般消费者,我们给予的促销策略为直减+优惠券;对于高需求消费者,我们给予的促销策略为直减+团购;对于潜在消费者,我们给予的促销策略为直减+优惠。在对比结论时我们发现,大部分的结论和以往的文献结论是相同的,但也发现了不同的结论。即在利益的视角下,消费者的学历水平对不同的消费人群有着明显的差别,并且教育水平属性的重要性仅次于年龄属性和城市类别属性。
面向B2C电商平台的供应链渠道结构选择和促销策略研究
这是一篇关于B2C平台,促销策略,多渠道供应链,渠道竞争,博弈论的论文, 主要内容为随着电子商务以及平台经济的快速发展,各大电商平台的代理销售模式以及经销销售模式逐渐兴起。随着电商平台向混合型趋势发展,平台与供应商之间的关系也越来越复杂,既存在经销渠道和代理渠道的横向竞争关系,也存在平台供应链这一新型供应链组织的纵向合作关系,这种角色和关系的多元化增加了平台和企业商业运营的难度。一方面,为了缓解多渠道竞争带来的损失,电商平台开始通过各种网络促销活动,吸引消费者以扩大市场份额。在刚刚过去的2021年“双11”活动中,天猫和京东的成交额分别达到了5403亿元和3491亿元。然而在促销活动一片繁荣的数据背后,市场却变得冷静而克制。2021年阿里、京东商品交易额增速均较去年有所下滑。更有电商平台网易严选宣布退出“双十一”。因此,面对越来越多的消费渠道和越来越冷静的消费市场,如何合理的制定促销策略,在存量空间找到新的增量机会成为电商平台亟待解决的现实问题。本文在研究多渠道供应链结构时,将博弈理论和优化理论贯穿始末,分析渠道竞争水平和平台费率对制造商和平台决策的影响。首先建立了平台作为决策领导者的Stackelberg博弈定价模型,根据渠道结构和促销策略的差异,划分了单一渠道结构下平台不促销模式(NR模式)、单一渠道结构下平台促销模式(RR模式)、双渠道结构下平台不促销模式(NN模式)、双渠道结构下平台自营渠道促销模式(TN模式)、双渠道结构下两条渠道促销模式(MR模式)五种情况。运用博弈理论进行优化分析,分别得到了五种模式下的最优定价和促销水平。在此基础上,分析了电商平台最优的渠道结构策略的同时探讨了电商平台的渠道选择对制造商和供应链的影响。研究结果表明:当平台采取促销策略时,制造商和平台自身的效益会明显增高;当平台费率和渠道竞争处于较低的水平时,平台倾向于仅在平台自营模式进行促销;当平台费率和渠道竞争升高时,平台倾向于采取双促销模式,能有效地提高整个供应链的绩效;而无论平台费率高低,平台双渠道促销策略对制造商更有利。平台最优的双渠道供应链结构同样带来了制造商和整个供应链系统利润的优化,相比单一渠道结构来说,实现了帕累托改进。一些企业对是否通过平台的多重销售模式来分销产品表现出不同的态度,在电子商务快速发展、消费者网络购物更加便捷的情境下,面对多渠道的线上销售模式,企业应当如何确定最优的渠道结构,既能扩大市场份额,又能缓解渠道增加带来的潜在冲突,成为制造商需要解决的核心问题。并且在多渠道竞争的影响下,供应链成员的定价策略也变得更加复杂。制造商能否通过合理的定价策略协调自身线上线下渠道的冲突,以及渠道结构和平台的促销策略如何影响制造商定价策略的选择,也是多渠道竞争背景下需要关注的问题之一。因此本文考虑了平台促销模式对制造商线上线下渠道定价策略(一致化定价or差异化定价)的影响,研究了制造商在多渠道供应链结构中的最优的渠道策略以及最优定价策略制定,进一步构建了制造商主导下的两种供应链结构,包括制造商是否开设第三方店铺,划分为双渠道不促销模式(NP模式)、双渠道仅自营渠道促销模式(NR模式)、多渠道不促销模式(NN模式)、多渠道下仅自营渠道促销(TN模式)、多渠道下自营渠道和第三方渠道均促销(MR模式),因此构成了五种不同的供应链促销模型。通过优化理论仿真对比分析得出了结论:当平台选择不促销模式以及双渠道促销模式时,制造商倾向于选择差异化定价策略;在平台选择单渠道促销模式下,制造商倾向于选择一致化定价策略。在制造商渠道竞争较低的时候,多渠道供应链结构可以有效地提高制造商的利润,当渠道竞争较为激烈时,则不考虑引入第三方线上渠道。而且对比双渠道供应链结构发现多渠道供应链结构可以有效地缓解促销带来的渠道冲突。本文分析了在制造商和平台不同的定价策略和促销策略下,发现了当供应链中渠道竞争较弱的时候,平台和制造商更愿意在高费率时对自营渠道和第三方渠道进行促销服务。
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